棚の在庫確認をAIが自動化する「AI品切れ検知ソリューション」販売開始へ!

こんにちは!AI研究所の石川です。
本日のtopicsは、株式会社フューチャースタンダードが提供を開始した、陳列棚の在庫確認をAIが自動化する「AI品切れ検知ソリューション」をご紹介します。

映像解析AIプラットフォーム「SCORER(スコアラー)」を運営する株式会社フューチャースタンダードは、スーパーマーケットなどの店舗における商品陳列状況の確認をAIにより自動化し、品切れした際に通知するサービス「AI品切れ検知ソリューション」の提供を開始しました。
また、併せて販売パートナーやカスタマイズ開発パートナーを募集します。

小売店における「在庫確認」の現状

スーパーマーケットを中心とした小売店では、商品陳列作業の効率化が大きな課題のひとつです。売れ筋商品で在庫が潤沢であっても商品の陳列遅れにより消費者から見ると欠品になっていたり、棚の商品が少なく売れ残りのように見えると、購買意欲を削いでしまいます。
消費者の購買意欲を低下させずに機会損失を防ぐ為、店側は常に商品の陳列に気を配る必要がありますが、現状では店舗スタッフが目視で確認し補充を行っており、充分な対策ができていないのが現状です。

また、昨今注目されている「スマートリテール施策」は、決済の自動化・キャッシュレス化やPOSシステムによる需給予測で様々なソリューション活用が進んでいる一方、在庫状況把握の自動化は導入コストとその効果との兼ね合いで導入ハードルが高く、「陳列」「品出し」と呼ばれる作業についてもロボット化は難しいのが現状です。

AI技術の活用による可視化における課題

陳列の把握と最適な補充の自動化に解決をもたらしたのが「AI技術の発達」です。
画像解析AIに商品の外観を学習させ、カメラでとらえた画像の商品を認識することで自動的に陳列在庫の状況の把握ができるようになりました。しかしながら、一般的なAI画像解析を活用した陳列確認の場合では数百を超える商品種類がある上、不定期なパッケージ変更により商品外観の学習に多くのコストがかかります。特に生鮮食品は個体差が大きく、外観が似ていてもブランドにより価格が異なることも多く運用の難しさがありました。

「AI品切れ検知ソリューション」の仕組み

そこで、AI品切れ検知ソリューションでは発想の転換で、商品そのものではなく「棚などの背景情報」を学習することで、在庫が何%あるかを把握する仕組みを開発しました。この仕組みは、今までの「商品そのものを学習させる方式」と比べ、およそ94%(当社比)の学習・解析コストの削減に成功しました。さらに判定可能範囲も2倍以上の広範囲となります。時系列に沿って在庫率を可視化できるため、機会損失の低減だけでなく、棚割の最適化など、様々な売上向上施策にご利用可能です。

解析結果はVPNアクセスでセキュアにWebブラウザから確認することができます。

メイン画面

セグメンテーション技術で商品棚と商品を推定して表示します。
赤:商品
緑:棚、背景
青:その他

背景画素判定AIによる解析<解析前画像>    
背景画素判定AIによる解析<解析後画像>

さらに、四角形で任意に設定できるエリアごとに在庫率を検知することで、商品の入れ替えや判定の細分化に対応することができます。

エリア設定画面

サービス概要

サービス構成: IPカメラ、解析用PC、クラウドプラットフォーム  ※カメラ設置工事費別途
初期費用: 550,000円(税込)~
月次費用: 55,000円(税込)~
検知間隔: 1~15分に1回

 
スマートリテール施策でも推進している、陳列棚の在庫確認をAIが自動化する「AI品切れ検知ソリューション」に注目です!

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